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Schulung Überblick Predictive Analytics und Artificial Intelligence (S1940)

12 Teilnehmer haben bisher dieses Seminar besucht
Cognitive Computing, Artificial Intelligence, Data Science, Big Data: Verschiedene Schlagwörter beschreiben, wie heute Prognosen und Entscheidungen aus Daten abgeleitet werden. Wir nennen es Predictive Analytics.
Sie möchten komprimiert die Möglichkeiten und Anwendungsfelder von Predictive Analytics kennen lernen? Sie überlegen, wie Sie Ihre Daten gewinnbringend nutzen können?
Ziel von Predictive Analytics ist es, treffsichere Prognose zu erzeugen. Typische Anwendungen sind die Berechnung von Kaufwahrscheinlichkeiten für den Vertrieb oder für Recommendation Engines, dynamische Preisgestaltung oder die Ermittlung von Abwanderungswahrscheinlichkeiten (Churn Prediction). Führende Unternehmen analysieren Bilder und Videos, Handysensoren, Weblogs oder die Kundenstimmung (Sentiment) aus Text und Sprache mit machine learning Verfahren.
Mit unserer Schulung geben wir Ihnen an einem Tag einen herstellerunabhängigen, komprimierten Überblick über Anwendung, Technologieoptionen und Vorgehensweisen zur Umsetzung von Predictive Analytics in Ihrem Unternehmen.
Die Inhalte in der Übersicht:
  • Predictive Analytics Grundbegriffe und Einordnung
  • Geschäftschancen und Anwendung im Unternehmen
  • Business Cases finden und umsetzen
  • Datenbasis: Big Data, Small Data, Smart Data
  • Technologieoptionen: Werkzeuge und Architekturen
  • Rechtliche Aspekte und Data Governance

Offene Termine

25.10.2018
1 Tag | 620,00
Köln   
Noch frei
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04.02.2019
1 Tag | 620,00
Köln   
Noch frei
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25.03.2019
1 Tag | 620,00
Münster   
Noch frei
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17.06.2019
1 Tag | 620,00
Köln   
Noch frei
30.09.2019
1 Tag | 620,00
Köln   
Noch frei
28.10.2019
1 Tag | 620,00
Münster   
Noch frei
3 weitere Termine weniger Termine
Buchen ohne Risiko:
  • Keine Vorkasse
  • Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
  • Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenfrei teil

Weitere Buchungsmöglichkeiten

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Schulungs-Ziel

Sie erfahren, was genau Predictive Analytics ist und wie es funktioniert. Sie erhalten einen Überblick über mögliche Anwendungsgebiete in Ihrem Unternehmen sowie Vorgehensweisen um Ihre eigenen Anwendungsfälle zu erarbeiten und umzusetzen.
Sie erkennen, wie Sie von Predictive Analytics profitieren und wie Sie die Chancen für Ihr Unternehmen nutzen können.

Wer sollte teilnehmen

Business Analysten, BI Experten, BI Architekten, Marketing, Vertrieb, Projektleiter, Produktverantwortliche, Entscheider, Manager.
Es sind keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich.

Inhalt

  • Einführung Predictive Analytics
    • Einführung und Definition
    • Einordnung der Themen Business Analytics, Data Warehouse, Big Data und Data Science
    • Wahrscheinlichkeit und Gewissheit, Korrelation und Kausalität
    • Statistik und Machine Learning
    • Benötigte Skills und die Rolle von Data Scientists
  • Anwendung im Unternehmen
    • Exemplarische Anwendungsfälle für Marketing, Online Business, Vertrieb, Entwicklung, IT, Operations und Finance.
    • Revolutionäre oder evolutionäre Anwendungsfälle?
  • Datenbasis: Big Data, Small Data, Smart Data
    • Welche Arten von Daten können relevant sein?
    • Welche Datenquellen können genutzt werden?
    • Wie ist die Auswirkung der Datenqualität auf die Prognoseergebnisse?
  • Nutzen stiftende Business Cases finden und umsetzen
    • Die richtigen Anwendungsfälle finden und ausarbeiten
    • Data Products und Data Product Canvas
    • Data Science Vorgehensmodelle CRISP und Knowledge Discovery in Databases (KDD)
  • Technologieoptionen: Werkzeuge und Architekturen
    • Architekturen
      • Stand-Alone Lösungen
      • Integration / Erweiterung bestehender BI und Data Warehouse Lösungen
      • Big Data Toolsuite
      • Umgang mit Heterogenität
    • Übersicht Sprachen und Werkzeuge für Predictive Analytics
      • Überblick Open Source und kommerzielle Lösungen
      • R, Python und Scala als Programmiersprachen
      • Predictive Analytics mit Hadoop und Spark
      • Visualisierungswerkzeuge (Visual Analytics)
  • Rechtliche Aspekte und Datenschutz
    • Relevante rechtliche Regelungen für Predictive Analytics
    • Data Governance

Schulungszeiten und Teilnehmerzahl

Teilnehmerzahl:min. 3, max. 8 Personen

Schulungszeiten: 1 Tag, 09:00 - 16:00 Uhr

Ort der Schulung: GFU-Schulungszentrum Köln oder bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Kundenbewertungen

Bewertung von Bodo B. aus Aschheim
Über das Seminar
5/5

Sehr hilfreiche Informationen zur einordung des Sachverhaltes.

Über die GFU
5/5

Professionelle Umgebung und Organisation

Bewertung von Anonym
Über das Seminar
5/5

Gut vorbereitet. Inhaltlich zielführend.

Bewertung von Anonym
Über das Seminar
5/5

Kurz und auf den Punkt das Wichtigste vermittelt


Arbeitsplatz


Ein Team einer Firma will zeitgleich die Schulung Überblick Predictive Analytics und Artificial Intelligence aufsuchen

An dieser Stelle kann ein kundenspezifisches Lehrgangssystem zur Thematik Überblick Predictive Analytics und Artificial Intelligence richtig sein. Der Lehrstoff des Seminars kann hierbei in Abstimmung mit den Trainern variiert oder gestrafft werden.

Haben die “Schüler“ bereits Erfahrung in Überblick Predictive Analytics und Artificial Intelligence, sollte der erste Punkt der Agenda gekürzt werden. Eine Inhouse-Weiterbildung lohnt sich ab drei Seminarbesuchern. Die Firmen-Seminare zum Thema Überblick Predictive Analytics und Artificial Intelligence finden manchmal in Dÿsseldorf, Frankfurt, Bielefeld, Dresden, Stuttgart, Wuppertal, Nÿrnberg, Bonn, Duisburg, Hannover, Bremen, Essen, Bochum, Hamburg, Dortmund, Leipzig, Mÿnchen, Mÿnster, Berlin und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Fortbildungen passen zu Überblick Predictive Analytics und Artificial Intelligence?

Eine gute Basis findet sich in Überblick Predictive Analytics und Artificial Intelligence mit

  • Einordnung der Themen Business Analytics, Data Warehouse, Big Data und Data Science
  • Benötigte Skills und die Rolle von Data Scientists
  • Wie ist die Auswirkung der Datenqualität auf die Prognoseergebnisse?
  • Anwendung im Unternehmen Exemplarische Anwendungsfälle für Marketing, Online Business, Vertrieb, Entwicklung, IT, Operations und Finance.

Erwägenswert ist auch ein Kurs von „Project 2016 Aufbau“ mit dem Unterrichtsstoff von

  • Projektstrukturplan
  • Prioritäten bei Vorgängen und Projekten
  • Möglichkeiten von Textfeldern
  • Diagramme, Tabellen, Vergleichsberichte

Für Inhouse-Schulungen ist das Thema „XSLT 1.0“ mit den Kapiteln Attribute und Überblick: Editoren passend.

Für Professionals eignet sich auch eine Digitalisierung kompakt: Grundlagen des Maschinellen Lernens (Machine Learning) Schulung. In diesem Seminar werden u.a.

  • Entwicklung von Machine Learning-Verfahren Historische Einleitung
  • Unsupervised Learning / Unüberwachtes Lernen Theoretische Grundlagen
  • Entscheidungsbäume (Decision Trees)
  • Praktischer Teil
behandelt.

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